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Q车载激光雷达与摄像头有关联吗？
A 您好，我们的感知算法跟硬件是解耦的，也就是LiDAR，Camera，mmRadar, GPS, IMU以及算力平台等我们都可以做适配，没有关联性。当然在算法层面，原始级的融合，这些传感器的数据就要做时空同步，上采样，实时校准等就是有关联的啦，谢谢
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Q车规级激光雷达及前融合感知算法的开放性平台可以实现那些功能？
A 您好，车规级激光雷达，我们是提供完整解决方案给到OEM，Tier1或激光雷达提供商，辅助他们设计开发出车规级激光雷达。 前融合感知算法可以实现LIDAR，Camera, mmRADAR 等原始点云，像素等的时空同步，同时通过上采样把稀疏点云丰富，实时校准，完成对目标的探测，分类，跟踪，预判，以及车道线的检测等。相对来说比起后融合，在传感器同等配置下，更容易应对Corner Case。谢谢
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Q激光雷达能适应融合哪些传感器数据？
A 摄像头，毫米波雷达，激光雷达这3种传感器为主，同时结合GPS, IMU等其他测量传感器和地图信息等一起处理
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Q请问2D3D是指什么?
A 单线Lidar是2D， 多线Lidar是3D
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Q会受到粉尘及极端天气的影响精度吗
A 这种属于物理特性，会受影响的，不过设计方面一般都会从硬件和算法层面来尽可能降低它们的影响
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Q激光雷达(LiDAR)相对于超声波雷达有哪些优缺点？
A 您好，LiDAR的是基于光的特性来对物体进行距离速度的测量，如果是dTOF的话，就是基于光的飞行时间，所以比起超声波对目标距离位置速度以及持续跟踪的准确度要高很多，当然成本也是很多倍。所以这个可比性还是不大，谢谢
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Q激光雷达(LiDAR)相对于视频（可见光或红外）分析有哪些优缺点？
A Lidar跟视频比较，最明显的优点是有距离信息，缺点就是还没有视频那么高的分辨率
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Q激光雷达方案在安装位置方面有特殊要求吗?
A 需要根据实际应用需求确定激光雷达安装的数量和位置，例如乘用车，有些车辆顶部,前和侧面都有安装激光雷达
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Q融合算法对各类传感器有什么参数上的要求？
A 简单来说是没有，不过参数跟原来的差别很大的大，适配工作可能需要花更多的时间来处理
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Q车规级激光雷达测量的目标距离？
A 您好，车规级激光雷达，我们是提供完整解决方案给到OEM，Tier1或激光雷达提供商，辅助他们设计开发出车规级激光雷达。 目标距离也要根据每款LiDAR的定义会不一样，比如，我们跟OSRAM开发分有两类，一类时前向窄视场角的，目标距离250m, 另一类侧向宽视场角的，目标距离80m，谢谢
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Q请问雷达器件的MTBF是如何计算出来的
A 根据使用器件的参数和使用环境，有专门的计算方法，需要了解详情，请跟LeddarTech联系交流
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Q融合算法能提高哪些性能？
A 您好，原始级前融合算法能通过LiDAR点云和Camera像素的时空同步，把低线数的LIDAR的稀疏点云通过上采样丰富成高线数LiDAR的输出效果。同时，也避免了由于Camera和LiDAR输出不一致目标集的误判和漏检。比方路面有一个3D物体画，Camera会把这副画看成时一个真实的物体，因为它有立体感。而由于是在路面上的一个平面画，LiDAR探测不到。这个时候前融就比较容易做出准确判断。谢谢
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Q对于自动驾驶的融合算法来说，各类传感器的优势和缺点有哪些？
A如前面问题的回复， 激光雷达，毫米波雷达，摄像头等传感器的性能特点都不一样，自然优势和缺点也差别很大。 对于融合算法来说，就是如何将各类传感器的优势集中起来互补其缺点，在这个方面，前融合感知方案的优势特别明显。 如有进一步的需求可以线下和我们取得联系！ 谢谢您的提问！
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Q讲座中提到的前融合感知算法提供的是开源算法还是打包模块？
A 一般情况下是提供模块，需要开源的话，那属于商业层面的，要看报价了
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QLeddarTech的激光雷达(LiDAR)波长是多少？
A目前激光是用905的
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Q全环境模式是何具体概念？
A 行驶区域能看到的环境，比如可行驶区域，自身定位，自身运动，物体检测及分类，物体跟踪，物体轨迹预测，车道线检测等等
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Q激光雷达识别距离是多少？
A 在市场上激光雷达的类型有很多，通常检测范围从0.1米到250米
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QLeddarVision感知算法可以应用于那些领域？
A 理论上来说，任何有多传感器，需要融合并输出感知的系统。 目前，对我们来说，适用于从L2-L5的各种领域的自动驾驶方案。 谢谢您的提问！
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Q激光雷达是怎样实现避障的？
A 激光雷达是检测传感器，检测到障碍物会把相关数据给后台，后台再去执行避障动作
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Q激光雷达和毫米波雷达的精度有什么差别
A 激光雷达属于高精度的传感器
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